为什么选择MLP?

节约方案耗时,快速获取运维情报

由于无需对数据集成和数据处理进行定制化编码,因此用户能够在最短的时间内快速获取符合自己需求的流数据分析和机器学习解决方案。

传统方式开发数据分析方案往往需要行业专家、数据科学家、软件工程师,有时还需要业务分析师等多方人员的参与;行业专家和数据科学家首先制定出解决方案,随后数据科学家使用样本数据进行原型设计和测试,接着由经验丰富的软件工程师编写高质量的代码软件,软件工程师在编写过程中可能还需使用开源工具和算法。软件工程师编写完成后,将由数据科学家和领域专家进行验证,任何不足或bug都必须迭代解决……总而言之,传统的开发和部署不仅周期十分漫长,且成本很高。

MLP提供“开箱即用”式的标准化解决方案,和快速定制化解决方案。MLP通过将大量的知识经验和算法等封装成智能模块组件,并经过严格测验,因此数据分析师在MLP环境中只需拖拽相应的智能模块,就可完成模型的开发和测试,测试完成后只需在界面上单击就可以直接部署到生产环境中;而传统方式需要聘请经验丰富的软件工程师编写高质量的代码来完成这些编译、调试和优化,再生成应用程序。

MLP这种智能模块拖拽的实施方式,消除了繁琐、反复的开发-调试-部署过程,减少了不必要的软件工程师人力成本和漫长的开发时间成本。概括而言,借助MLP,数据科学家和领域专家可以用更快、更强大、更低成本的实施方式获得他们所预想的结果。

全方位端到端的数据处理平台,简单易用

MLP平台简单易用、功能丰富;该创新平台包括数据采集系统、解析系统、众多构建数据处理模型和算法的组件、可视化报告展示系统和告警系统等。所有这些应用模块都通过直观易懂的可视化界面无缝集成。新的数据解析方法、数据建模、可视化报告的创建均使用拖拽式编辑实现。这些项目创建完成后可以导出与您的同事共享,他们可以将数据解析方法、数据建模、可视化报告导入到自己的个人环境中与您协同工作。

在同一个环境中可以同时连接数据采集器和设计解析器、流数据模型、数据库表、报告和告警展示,设计完成就可立即获取目标情报。只需点击即可查找异常情况,并深入原始数据进行分析寻找根本原因。或者,由我们的数据解决方案团队为您进行异常排查和提供解决方案。

用户无需具备强大的专业能力

使用MLP时,不需要具备强大的专业能力来开发数据分析、机器学习软件或应用;用户只需要在可视化界面上拖拽预置的智能数据处理模块,就能实现数据处理,也可以由我们为您提供实施方案。

MLP旨在让机器学习和算法能够快速轻松实施。MLP对机器学习中的各种算法和支持算法(如过滤,聚合,连接,转换等)都内置有进行编辑和使用的便捷方法;所有这些算法的功能都可在图形化可视界面通过拖拽编辑完成。所有预置的智能数据处理模块都经过严格测试,性能优异,功能完善,那些原本需要掌握大量的专业知识和能力、需要数据科学家才能胜任的工作,现在通过MLP普通用户就可以胜任。

无需集成开源软件产品

开源软件产品例如Hadoop、Spark等版本众多,通过编写代码集成这些开源软件工具无疑是一件事倍功半的选择——开源软件产品每年的维护费用就高达数百万美元,而且还会产生无尽的麻烦。MLP为您提供了一个全方位图形可视化拖拽式环境,无需写代码,让您轻松获得所需的结果。

由于一些大型流数据和算法组件可作为开源软件免费获得,因此有公司试图用它们创建自己的流数据分析平台。起初这个任务看起来很简单,但是在花费很长时间整合这样一个环境之后,他们经常发现他们的环境不够灵活,常常无法满足他们所有的数据分析需求,为了解决某一个问题经常需要不断的调整,并且由于版本冲突和开源的API不兼容等问题导致难以维护。在花费数百万美元并且浪费宝贵的时间和资源后,他们最终没能成功地实施项目,他们意识到开源技术的直接利用具有很高的隐性成本,并因此受到管理层的指责。

MLP是一个完整的端对端无缝集成平台,具有高度直观的图形化拖拽式开发功能。MLP主要由专有软件与一些开源组件无缝集成,操作简单、灵活、功能完善,无需编写代码就可进行数据解析、分析和结果展示。这种方法无论是从短期还是长期看来,不仅为客户消除了很多编程的困难,还大大降低了成本。直接使用开源软件构建解决方案存在诸多问题,并且成本高昂,因此,选择操作简单而功能强大的MLP是每一个明智客户的选择。

从开发到部署,只需一键点击

在数据模型开发、测试完成后,可以通过一键点击将模型立刻部署到生产环境中或者和其他用户共享;也可以由我们为您设计交付方案。

传统方式实施机器学习数据分析方案,首先要编写原型代码以分析样本数据和开发算法;然后,工程师再编写用于生产环境的高质量代码,这些代码需要具备能够高速处理生产数据的优异性能。生产环境的高质量代码与原型代码的实施方式相同,但要更加稳健。这种两步式方法过程繁复,容易出错,需要花费很长的时间才能获得数据分析解决方案。

IOT边缘计算

MLP由微服务组件构成,这些核心微服务组件是用C++编写,对内存资源消耗极低;此外,MLP使用轻量级插件架构来添加算法和数据分析功能,不需要JVM(Java虚拟机),因而特别适合在物联网环境中进行边缘计算。MLP支持边缘计算与云之间的无缝对接,MLP核心服务可实现完整的流处理引擎、机器学习算法、集群管理、容错、数据流API等。了解更多请点击此处

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